Diskussion: Diffusion-Workloads in Produktion – Cold Starts und GPU-Spitzenlast
Der Thread von u/hackyroot auf r/LocalLLaMA bündelt Praxiserfahrungen mit Diffusions-Workloads in Produktionsumgebungen. Kernproblem: Pipelines, die bei 100 Requests stabil laufen, brechen bei 10.000 Requests zusammen. Drei konkrete Schmerzpunkte werden genannt: (1) Cold Starts, die still und leise Conversion-Raten senken, (2) GPU-Kosten, die mit jedem Model-Update kumulieren, und (3) Multi-Tenancy, die bei Diffusions-Modellen schnell komplex wird. Die Community wird gefragt, ob sie über-provisioniert, eigenes Scheduling einsetzt, Cold-Start-Kosten einfach akzeptiert oder andere Ansätze fährt. Der Thread ist keine Studie, sondern eine offene Praxisfrage – interessant als Stimmungsbild dazu, welche Infrastrukturprobleme bei Diffusion-Deployments 2026 noch ungelöst sind.
- Pipelines brechen laut Post bei ~10.000 Requests zusammen, obwohl sie bei 100 Requests stabil liefen.
- Cold Starts werden als stiller Conversion-Killer identifiziert.
- GPU-Kosten wachsen mit jedem Modell-Update kumulativ an.
- Multi-Tenancy bei Diffusions-Modellen wird als besonders knifflig beschrieben.
- Diskutierte Ansätze: Over-Provisioning, Custom Scheduling, Akzeptanz der Cold-Start-Kosten.
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